¿Qué es la inteligencia artificial en compras corporativas?

En términos simples, la inteligencia artificial se refiere a la capacidad de las máquinas o programas de computadora para imitar ciertos aspectos de la inteligencia humana y realizar tareas. Los sistemas de IA pueden aprender, resolver problemas, comprender el lenguaje humano, la razón e incluso "ver" su propio entorno. La IA en compras corporativas es el uso de esta tecnología avanzada para automatizar y mejorar los procesos de compras corporativas clave en una organización –por ejemplo, la gestión de contratos y el abastecimiento estratégico–. Los equipos de compras corporativas usan cada vez más IA para aumentar la eficiencia, reducir costos, mitigar riesgos y mejorar la toma de decisiones a medida que navegan por nuevas demandas de negocio y desafíos del mercado.

Tipos de IA de compras corporativas

Hoy en día, en el área de compras corporativas se usan cinco tipos principales de IA:

1. Inteligencia artificial (IA): término general para cualquier software o algoritmo que pueda considerarse "inteligente"
2. Machine learning (ML): un subconjunto de IA, los algoritmos de machine learning pueden reconocer patrones en conjuntos de datos y usarlos para tomar decisiones, pronósticos o proyecciones
3. Automatización robótica de procesos (RPA): algoritmos que imitan acciones humanas para realizar tareas repetitivas. Técnicamente, la RPA no se considera un tipo de IA, pero puede ser potenciada por ella.
4. Procesamiento de lenguaje natural (NLP): algoritmos que pueden comprender, interpretar y generar lenguaje humano, tales como chatbots, copilotos y asistentes virtuales
5. Reconocimiento óptico de caracteres (OCR): algoritmos que pueden reconocer y extraer texto de imágenes y documentos escaneados, tales como facturas en papel

IA generativa en compras corporativas

Desde que ChatGPT entró en productivo a finales de 2022, la IA generativa ha sido el tema candente en las salas de juntas de todo el mundo. Con su capacidad para crear nuevo contenido a través de una interfaz de usuario simple, la IA generativa está preparada para disrumpir los negocios e incluso industrias enteras. Algunos equipos de compras corporativas con visión a futuro están empezando a usarla para generar documentos de  RFP, crear procesos completamente nuevos y preseleccionar proveedores de forma autónoma. La IA generativa en compras corporativas está en su infancia, pero su potencial es enorme.

IA en casos de uso de compras corporativas

El equipo de compras corporativas está bajo una intensa presión para brindar ahorro de costos, mitigar el riesgo, mejorar la sostenibilidad y jugar un rol más estratégico en el negocio. Para cumplir con estos objetivos y seguir el ritmo rápido del cambio, los equipos deben ser increíblemente ágiles y volverse más proactivos y menos reactivos en todo lo que hacen. La IA está ayudando en algunas áreas clave de compras corporativas:

• Clasificación y análisis de gastos: los algoritmos de clasificación de gastos pueden buscar rápidamente a través de artículos en línea y resaltar palabras clave para vincular las categorías de gasto con precisión casi perfecta. El análisis de gastos potenciado por IA también puede ayudar a los equipos a identificar proactivamente oportunidades de ahorro de costos y formar la base para mejores estrategias de abastecimiento, categoría y gestión de gastos.
• Estrategia de abastecimiento global: analizando grandes data sets globales, los algoritmos de machine learning pueden identificar cambios en las tendencias de suministro, prever desarrollos futuros y ayudar a fundamentar las estrategias de abastecimiento global.
• Compra guiada: las recomendaciones de artículos asistidas por IA reúnen las políticas de compras corporativas para facilitar las búsquedas de los usuarios; fomentar los gastos dentro del catálogo de la empresa a fin de evitar costos innecesarios; y dejar que el departamento ofrezca ayuda personalizada. También da acceso rápido a los proveedores preferidos incorporando a la vez medidas de seguridad útiles.
• Gestión inteligente de abastecimiento y proveedores: el software potenciado por IA puede analizar bases de datos de proveedores, tendencias de mercado, datos históricos, informes de ESG y otros factores a fin de recomendar los mejores proveedores para necesidades específicas. También puede brindar una visión integral de la base de suministro de una empresa, lo cual ayuda a mejorar el rendimiento de los proveedores y a hacer avanzar prioridades estratégicas.
• Creación de RFX: la IA puede generar automáticamente solicitudes de propuestas (RFP), solicitudes de cotización (RFQ) y otros documentos RF —desde el desarrollo de listas de proveedores hasta la redacción de preguntas clave—.
• Gestión de riesgo del proveedor: los algoritmos de IA pueden detectar rápidamente cambios repentinos con un proveedor o suministrador y evaluar cómo ese cambio impactará en el riesgo. También pueden extraer millones de fuentes de datos diferentes para alertar a las empresas sobre el riesgo potencial en toda la cadena de suministro.
• Compliance: usando IA para estructurar datos de contratos, facturas y órdenes de compra, las empresas pueden comparar automáticamente las condiciones de pago, eliminar duplicados e identificar incumplimientos.
• Extracción de datos: el procesamiento de lenguaje natural puede extraer datos de facturas y contratos para identificar riesgos y fraudes, brindar más información estratégica sobre el gasto de negocio y acelerar los procesos de punta a punta. NLP también puede recopilar datos de fuentes externas, tales como índices de mercado, calificaciones crediticias de empresas, redes sociales e información disponible públicamente sobre proveedores para detectar oportunidades y riesgos.
• Gestión del ciclo de vida de los contratos:las herramientas potenciadas por IA pueden generar automáticamente primeros borradores de contratos, dar soporte a la negociación y marcar riesgos potenciales en el lenguaje de los contratos. También pueden supervisar los términos y condiciones, así como los plazos para garantizar el compliance.
• Automatización de cuentas por pagar: la RPA inteligente puede eliminar las tareas manuales en los procesos de cuentas por pagar, acelerar el procesamiento y aprobaciones de facturas, mejorar la precisión y garantizar el compliance. El reconocimiento óptico de caracteres puede leer información clave de facturas en papel para mejorar el proceso y digitalizar documentos.

Beneficios de la IA en abastecimiento y compras corporativas

La integración de IA en los procesos de abastecimiento y relacionados con compras corporativas ofrece muchos beneficios, entre los que se incluyen:

• Toma de decisiones más inteligente: la IA puede analizar grandes volúmenes de datos de forma rápida y precisa. Este enfoque basado en datos brinda a los profesionales de compras corporativas información estratégica accionable sobre los patrones de gasto, el rendimiento de los proveedores y las tendencias del mercado. Las analíticas predictivas potenciadas por IA y el análisis de escenarios también pueden ayudar a los equipos a evaluar opciones, mitigar el riesgo y tomar mejores decisiones de abastecimiento y gastos.
• Eficiencia y automatización: la automatización potenciada por IA de tareas repetitivas y que consumen mucho tiempo —tales como la entrada de datos y el procesamiento de facturas— mejora la eficiencia y libera a los profesionales de compras corporativas para que se centren en un trabajo más estratégico.
• Ahorro de costos: con IA, las organizaciones pueden mejorar la selección de proveedores, negociar mejores tratos y proyectar la demanda con mayor precisión —para lograr ahorros de costos significativos—. También pueden analizar patrones de gasto para identificar y actuar sobre oportunidades adicionales para reducir costos.
• Mitigación de riesgos: las herramientas de IA pueden identificar y evaluar proactivamente los riesgos asociados con proveedores, condiciones del mercado y cambios normativos —para que los equipos de compras corporativas puedan mitigar la disrupción de la cadena de suministro antes de que ocurra—.
• Mejores relaciones con los proveedores: estableciendo claramente los requisitos y expectativas en las solicitudes de propuestas, y supervisando y evaluando el rendimiento de los proveedores, la IA puede contribuir al desarrollo de relaciones más sólidas y confiables con ellos.

Desafíos de implementar IA en compras corporativas

Si bien la implementación de IA en los procesos de compras corporativas ofrece beneficios significativos, también puede plantear algunos desafíos.

• La IA necesita volúmenes muy grandes de datos de alta calidad para entrenar con precisión los algoritmos y guiar la toma de decisiones —por lo que las empresas deben invertir en iniciativas de calidad y mantenimiento de datos para evitar un rendimiento subóptimo—.
• Las soluciones de IA también deben integrarse con otros softwares de compras corporativas y sistemas ERP, que a menudo requieren middleware, API y personalización.
• Además, las habilidades y el expertise adecuados son necesarios para implementar, gestionar y ejecutar la IA, y a veces escasean.
• Y, por último, los sistemas de IA a menudo se basan en datos confidenciales, por lo que la ciberseguridad, el cifrado y la privacidad de datos sólidos son esenciales.

Navegar estos desafíos requiere un enfoque reflexivo, pero las organizaciones que lo hacen bien pueden liberar los inmensos beneficios de la IA en compras corporativas.

Cómo usar la IA en compras corporativas: mejores prácticas

Estas son algunas de las mejores prácticas para integrar correctamente la IA en sus procesos de compras corporativas:

Paso 1: defina objetivos claros

Desde el ahorro de costos hasta una mayor eficiencia y una mejor toma de decisiones, tener objetivos claros ayudará a guiar su estrategia de implementación.

Paso 2: comience con un pequeño proyecto piloto

Intentar transformar todos sus procesos de compras corporativas a la vez es una receta para el desastre. Encuentre un caso de uso simple y directo —tales como automatizar su proceso de evento de abastecimiento existente— para comenzar. De este modo, puede evaluar la eficacia de sus soluciones de IA en un entorno controlado, identificar cualquier desafío y realizar ajustes antes de escalar.

Paso 3: garantice la calidad y el volumen de los datos

Capture tantos datos relevantes como pueda —y depúrelos y prepárelos para garantizar que sean de alta calidad, consistentes y completos— antes de introducirlos en modelos de IA. Abordar los problemas de datos por adelantado es clave para el éxito de la IA. Si entra basura, sale basura, como dicen.

Paso 4: haga partícipe a las partes interesadas clave

Colabore con otros profesionales de compras corporativas, así como con los equipos de finanzas y TI al principio del proceso, y asigne un patrocinador ejecutivo como parte interesada. Este paso es crucial para comprender las necesidades clave, garantizar la alineación con los objetivos de negocio y asegurar convencer.

Paso 5: integre con sistemas existentes

Para minimizar la disrupción y maximizar los beneficios de la IA, es crítico integrar soluciones de IA con los sistemas de compras corporativas existentes, ERP y otras aplicaciones empresariales.

Paso 6: brinde capacitación y gestión de cambios

Ayude a los profesionales de compras corporativas a familiarizarse con las herramientas de IA —y aliente la adopción por parte del usuario— brindando capacitación y demostrando cómo la IA puede ayudar con sus tareas diarias. Implemente una estrategia sólida de gestión de cambios y muestre cómo la tecnología de IA puede aumentar —y no reemplazar— la experiencia de su equipo de compras corporativas.

Paso 7: mantenga ética y seguridad

Audite regularmente los modelos de IA y monitoree con supervisión humana la equidad, el compliance de las regulaciones de privacidad de datos y las consideraciones éticas —especialmente el sesgo en los algoritmos—. Implemente métodos sólidos de ciberseguridad para proteger datos sensibles y generar confianza entre los usuarios.

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